01 / 05Politiques publiques
Federated learning for children's data: encoding trust in education systems
- Support
- UNICEF Innocenti, Office of Strategy and Evidence
- Année
- 2025
- Rôle
- Auteur
- 01
- Chercheur
- 02
- Assurance de l'IA, gouvernance des données
- 03
- Paris, France
- 04
- 48.8566° N, 2.3522° E
Roy Saurabh
Recherche sur les conditions techniques et institutionnelles dans lesquelles une IA lourde de conséquences peut être digne de confiance.
La plupart des questions sur l'IA commencent par « Le modèle peut-il… ? » Mon travail commence plus tard. Quand ce modèle entre dans une salle de classe, une institution publique, un système de données sensibles, un environnement réglementaire, qu'est-ce qui le rend digne de confiance ?
03 Trois mondes, un seul problème
Chaque domaine de recherche est placé selon les niveaux qu'il couvre réellement.
- Assurance et redevabilité de l'IA
- IA collaborative préservant la vie privée
- Systèmes adaptatifs centrés sur l'humain
- Gouvernance des données d'intérêt général
- Apprentissage automatique
- Interaction humain-machine
- Sciences de l'apprentissage
- Apprentissage fédéré
- Redevabilité de l'IA
- Données des enfants
- Politiques de l'IA
- Preuves
- Institutions publiques
- Logiciels de recherche
- Outils d'audit
- Plateformes d'apprentissage
- Infrastructures
02 / 05Projet
An assurance toolchain for deployed AI
- Support
- Zenodo
- Année
- 2026
- Rôle
- Auteur
03 / 05Article
Data preprocessing and machine learning in wearable data analysis: assessing efficacy and challenges for mental health monitoring of healthcare professionals
- Support
- Université Paris Cité
- Année
- 2024
- Rôle
- Auteur
04 / 05Rapport
The Transformative Potential of Data for Learning
- Support
- Broadband Commission for Sustainable Development
- Année
- 2023
- Rôle
- Équipe de rédaction
05 / 05Politiques publiques
AI in health: how smart technology is breaking new frontiers in medical care
- Support
- Digital Skills and Jobs Platform, European Commission
- Année
- 2026
- Rôle
- Auteur
05 Trajectoire
Lue comme une carrière, elle en paraît plusieurs. Lue comme une ligne d'enquête, elle n'en forme qu'une.
Institutions
Placées selon l'année de la première relation documentée. Chaque ligne correspond à une relation réelle.
Conseil et politiques publiques
UNICEF Innocenti2025
Source: UNICEF Innocenti ↗- En coursGroupe consultatif d'experts, Good governance of children's data
- 2025Auteur, Federated learning for children's data
JA Institute2026
Source: JA Institute ↗- En coursConseiller, Research Advisory Council
Emploi et études
Birla Institute of Technology, Mesra2001
Source: ORCID ↗- 2001-2005B.E., Electronics and Communications Engineering
Tata Consultancy Services2005
Source: ORCID ↗- 2005-2008Systems Engineer
Cedar Consulting / Kyozan2009
Source: ORCID ↗- 2009-2014Director
Zosher · India Skills · Campus Management2014
Source: ORCID ↗- 2014-2018Founder and technology leadership
UNESCO MGIEP2018
Source: UNESCO MGIEP ↗- 2018-2020Chief Technology Officer
- 2019Auteur, CHI, a knowledge-sharing digital platform powered by machine learning
Centre de Recherches Interdisciplinaires (CRI)2020
Source: ORCID ↗- 2020-2021Lead Data Scientist
Université Paris Cité2020
Source: theses.fr ↗- 2021-2024PhD, Mathematics and Computer Science
- 2020-2021M2, Learning Sciences (EdTech)
- 2024Auteur, Recherche doctorale
UNESCO2021
Source: UNESCO ↗- 2021-2025Senior Project Officer
- 2023Équipe de rédaction, Données pour l'apprentissage
- 2022Équipe de rédaction, The Transformative Potential of Data for Learning, interim report
AffectLog2025
Publications, interventions, notices
IEEE2019
Source: Crossref ↗- 2019Coauteur, The Alternate Education for the 21st Century
Broadband Commission for Sustainable Development2022
Source: Broadband Commission for Sustainable Development ↗- 2023Équipe de rédaction, Données pour l'apprentissage
- 2022Équipe de rédaction, The Transformative Potential of Data for Learning, interim report
European Education and Culture Executive Agency (EACEA)2024
Source: EACEA, European Commission ↗- 2024Panel moderator, AI literacy and critical thinking
CITIC, Universidade da Coruña2025
Source: CITIC, Universidade da Coruña ↗- 2025Invited lecture, Integrating Federated Learning with Data Governance Frameworks for Collaborative and Secure Analysis of Sensitive Data
Digital Skills and Jobs Platform2026
Source: Digital Skills and Jobs Platform (European Commission) ↗- 2026Auteur, L'IA en santé
Productions de recherche
- ArticleBA-FedSHAP: A reproducible toolkit for auditing background-induced attribution driftAuteur, SSRN
- Politiques publiquesAI in health: how smart technology is breaking new frontiers in medical careAuteur, Digital Skills and Jobs Platform, European Commission
- ProjetAn assurance toolchain for deployed AIAuteur, Zenodo
- LogicielCSA-Lite, Context-Sliced AI Assurance LiteAuteur, Zenodo
- LogicielLEXON-Bench, Executable AI Regulatory Obligation ReasoningAuteur, Zenodo
- LogicielRCEA Passport Engine, Role-Conditioned Evidentiary AdequacyAuteur, Zenodo
- LogicielProvena, reproducibility package for evidence-laundering stress testsAuteur, Zenodo
- LogicielBA-FedSHAP, auditing background-induced attribution driftAuteur, Zenodo
- Politiques publiquesFederated learning for children's data: encoding trust in education systemsAuteur, UNICEF Innocenti, Office of Strategy and Evidence
- InterventionIntegrating Federated Learning with Data Governance Frameworks for Collaborative and Secure Analysis of Sensitive DataInvited lecture, CITIC, Universidade da Coruña, A Coruña, Spain
- ArticleData preprocessing and machine learning in wearable data analysis: assessing efficacy and challenges for mental health monitoring of healthcare professionalsAuteur, Université Paris Cité
- InterventionAI literacy and critical thinkingPanel moderator, Ninth community workshop on Explainable AI, Brussels, Belgium
Idées
Notes de terrain
AI governance ·
AI in health: how smart technology is breaking new frontiers in medical care
Où l'IA clinique est réellement utile, où elle est survendue, et quelle assurance un cadre de soins réglementé doit exiger avant de s'y fier.
Publié par Digital Skills and Jobs Platform
Data governance ·
Federated learning for children's data: encoding trust in education systems
Publié par UNICEF Innocenti
Learning systems ·
CHI, a knowledge-sharing digital platform powered by machine learning
Publié par UNESCO MGIEP
Derrière chaque système que j'étudie, il y a une personne surqui il sera utilisé, et une institution qui devra en répondre.
Comparonsnosnotes.
- 01Collaboration de recherche
- 02Politiques publiques et conseil
- 03Interventions sur invitation
- 04Échanges académiques